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河海大学学报（自然科学版） 2018年第5期46卷 464-470页

作者：魏明桦郑金贵福建农林大学作物科学学院福建福州350007 福州职业技术学院信息技术工程系福建福州350108

针对现有信息安全评估算法对多专家主观态度偏差的处理不足,并且传统时序机器学习模型无法应对时间段内偏差积累等问题,提出一种基于深度模糊校正的深度时序信息安全评估算法。该算法首先通过三角模糊函数构建专家模糊评估指标,并采用... 详细信息

针对现有信息安全评估算法对多专家主观态度偏差的处理不足,并且传统时序机器学习模型无法应对时间段内偏差积累等问题,提出一种基于深度模糊校正的深度时序信息安全评估算法。该算法首先通过三角模糊函数构建专家模糊评估指标,并采用改进的加权DS证据推理校正指标,然后创建损失和可能性矩阵特征,最后使用深度时序网络评估信息安全。在MIT数据集上进行了仿真实验,实验分别分析了特征是否能够应对多专家冲突,以及评估算法的正确率,鲁棒性和时间效率等指标。实验结果表明,本文提出的算法拥有更强的模糊评价能力,对专家间的冲突意见处理能力更强,在时序上的信息安全评估更准确,鲁棒性更高,但是算法效率却得到了保持。

关键词：三角模糊函数损失矩阵可能性矩阵加权DS证据推理 RNN-LSTM

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结合Dempster-Shafer证据理论与循环神经网络的网络安全态势预测

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济南大学学报（自然科学版） 2020年第3期34卷 238-246页

作者：魏青梅李宇博应雨龙空军工程大学基础部陕西西安710051 陕西职业技术学院基础课部陕西西安710038 上海电力大学能源与机械工程学院上海200090

针对传统的模糊评价系统存在评价冲突和主观偏差,造成网络安全态势预测出现精度和鲁棒性较低等问题,提出一种结合Dempster-Shafer(D-S)证据理论与循环神经网络的网络安全态势预测算法;首先以专家评价为基础构建网络安全的系统角色,由三... 详细信息

针对传统的模糊评价系统存在评价冲突和主观偏差,造成网络安全态势预测出现精度和鲁棒性较低等问题,提出一种结合Dempster-Shafer(D-S)证据理论与循环神经网络的网络安全态势预测算法;首先以专家评价为基础构建网络安全的系统角色,由三角模糊函数获取专家评估指标;然后引入D-S证据理论进行评估指标的筛选、推理和校正,构建网络安全态势损失矩阵和可能性矩阵;最后,以损失矩阵和可能性矩阵为特征输入至循环神经网络中,获取网络安全态势预测结果。仿真实验结果表明,D-S证据理论有效地解决了评价冲突和主观偏差问题,循环神经网络使得网络安全态势预测结果的精度和鲁棒性都得到了提升。

关键词：双重模糊评价损失矩阵可能性矩阵 Dempster-Shafer证据理论循环神经网络

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基于TM和SPOT5影像融合的土地利用分类及精度比较——以朝阳区为例

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城市地质 2010年第1期5卷 19-23页

作者：肖汉中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083

本文基于TM和SPOT5的影像在ERDAS IMAGINE环境中进行融合,在融合前后分别对TM图像与融合后图像进行土地利用分类,对比分类精度并进行定性和定量的解释和分析。本文给出了实验的详细步骤以及完整的评价报告。研究结果表明,融合后图像分... 详细信息

本文基于TM和SPOT5的影像在ERDAS IMAGINE环境中进行融合,在融合前后分别对TM图像与融合后图像进行土地利用分类,对比分类精度并进行定性和定量的解释和分析。本文给出了实验的详细步骤以及完整的评价报告。研究结果表明,融合后图像分类精度有明显提高。对融合后影像进行土地利用分类,在测绘与地图更新、土地利用与城市规划、生态环境监测和政府规划决策等中,具有广阔的应用前景。

关键词：影像融合 TM SPOT5 AOI图层可能性矩阵监督分类分类精度协方差系数

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